Can reforestation help stabilize the climate in net-zero pathways? 
Notice bibliographique
Résumé
Reforestation is a nature-based climate solution (NbCS) that can serve to sequester and store large quantities of atmospheric carbon dioxide. It requires no new technological advancements for deployment, is relatively cost-effective, and it would lead to important co-benefits for ecosystems and ecosystem services. For these reasons reforestation is a key measure in deep-mitigation and net-zero pathways. However, reforestation at scale alters land-surface biophysical properties (albedo, evapotranspiration and latent heat release, and sensible heat flux) that can induce either a warming or cooling effect on surface temperature. The magnitude and sign of this temperature response depend on the background climate state and latitude over which reforestation is implemented. Therefore, depending on the scale and region of reforestation, these biophysical effects could lead to additional warming in emission pathways that use reforestation to compensate for residual CO2 emissions. Our research investigates the effectiveness of reforestation at stabilizing global mean temperature when used to compensate for residual CO2 emissions. Using a climate model of intermediate complexity (the UVic-ESCM v2.10) we conduct a set of idealized simulations where fossil fuel emissions decline towards zero by 2050 but remain at 1 and 5, Gt CO2/yr between 2050 to 2100 to represent emissions that are difficult to eliminate. Meanwhile reforestation is implemented globally and in different latitudinal zones (tropics, mid-latitudes, and high-latitudes) at an areal coverage appropriate to sequester the ongoing emissions so that cumulative CO2 emissions between 2050 and 2100 are net-zero. From these simulations we quantify the effectiveness of reforestation at stabilizing global mean temperature under consideration of biogeochemical and biophysical effects and feedbacks. While we expect our results to show that the carbon sequestration from reforestation could be effective at stabilizing global mean temperature, the biophysical effects could also induce important variations in global mean temperature. As such, our research is intended to provide an Earth system analysis of reforestation that can inform forestation carbon markets and net-zero policy frameworks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,054 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».